c++ opencv 局部阈值分割
时间: 2023-11-16 11:57:48 浏览: 63
局部阈值分割是一种图像处理方法,它将图像分成许多小块,然后对每个小块应用不同的阈值。这种方法可以有效地处理光照不均匀的图像。在C++中,可以使用OpenCV库来实现局部阈值分割。具体实现方法可以参考引用中的代码。其中,利用Halcon dyn_threshold算子的思路实现局部动态阈值分割。另外,引用和引用中也提供了使用OpenCV实现局部阈值分割的代码示例。
相关问题
opencv c++阈值分割otsu
Otsu阈值分割是一种图像二值化算法,它可以自适应地确定一个阈值,使得分割后的两部分图像的类内方差最小、类间方差最大。它在OpenCV中的实现函数为cv::threshold,可通过设置第三个参数为cv::THRESH_OTSU来使用Otsu阈值分割。
具体来说,Otsu阈值分割算法的步骤如下:
1. 统计图像的灰度级直方图,计算每个灰度级出现的概率;
2. 初始化总类间方差为0,对于每个可能的阈值T,计算其对应的类内方差和类间方差,并更新总类间方差;
3. 找到总类间方差最大的阈值,作为最终的阈值。
opencv C++ OTSU阈值分割
以下是使用OpenCV C++实现OTSU阈值分割的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 应用OTSU阈值分割
cv::Mat binary;
cv::threshold(image, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("OTSU Thresholding", binary);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码首先使用`imread`函数读取一张灰度图像,然后使用`threshold`函数应用OTSU阈值分割。最后,使用`imshow`函数显示原始图像和OTSU阈值分割结果。